【摘 要】
：
在云计算时代,数据中心资源（CPU、内存、磁盘）的过度占用以及随之而来的机器故障给用户和企业带来了巨大的损失。因此,提前预测服务器工作负载是有意义的。以往对服务器工作负载的研究主要集中在趋势分析和时间序列拟合上。本文提出了基于组合模型的服务器CPU负载预测方法,提高预测精度。首先,针对数据中心服务器CPU利用率时间序列预测,提出了变权重的Holt-Winter和LSTM的组合预测模型。使用广义递归
论文部分内容阅读
在云计算时代,数据中心资源（CPU、内存、磁盘）的过度占用以及随之而来的机器故障给用户和企业带来了巨大的损失。因此,提前预测服务器工作负载是有意义的。以往对服务器工作负载的研究主要集中在趋势分析和时间序列拟合上。本文提出了基于组合模型的服务器CPU负载预测方法,提高预测精度。首先,针对数据中心服务器CPU利用率时间序列预测,提出了变权重的Holt-Winter和LSTM的组合预测模型。使用广义递归神经网络（GRNN）跟踪和预测动态权重,以获取不同时间在不同模型上的权重因子。设计和实现了Holt-Winters预测模型,长期和短期记忆神经网络（LSTM）预测模型,差分移动平均自回归移动（ARIMA）模型,固定权重和变权值预测模型,并以谷歌公司数据中心集群数据集作为实验数据。实验结果表明单一模型的预测平均相对误差分别为11.46%,16.18%,25.13%,定权重组合模型为11.09%,而变权重组合模型为5.24%,变权重的组合预测模型具有更强的适用性和更高的准确度。其次,为了进一步提高数据中心服务器运行过程中CPU负载预测精度。分别建立了整合移动平均自回归模型（ARIMA）和长短时记忆人工神经网络（LSTM）的CPU负载预测模型。然而由于上述模型缺少对原始数据的数据处理和人工智能算法局限性的考虑,故构建了基于孤立森林算法（IF）、经验模态分解（EMD）和LSTM的CPU负载组合预测方法（IEBL）。对所建的三种模型进行参数求解和仿真并与实验结果对比,组合预测模型的平均相对误差降低了8.71%～18.72%。实验结果表明,基于IF-EMD-LSTM组合预测模型预测精度明显高于任意单一预测模型,在服务器CPU负载预测领域有广泛的应用前景。
其他文献
上世纪九十年代以来,全球经济金融化发展趋势不断加强,银行业在我国国民经济发展中扮演着越来越重要的角色。伴随着我国金融业市场化发展的不断深入,金融市场的波动性也越发强烈,银行业面临的金融类风险也在不断加剧,其中尤其以信用风险的代表性最为突出,对于银行业的影响也最为深远。当前,我国尚没有建立起符合市场规范的信用体系,信用行为缺乏必要的预算约束与制度约束,银行业凸显了信用风险管理的滞后性,造成金融市场上
＜正＞习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上的重要讲话强调，思政课是落实立德树人根本任务的关键课程。在大中小学循序渐进、螺旋上升地开设思想政治理论课非常必要，是培养一代又一代社会主义建设者和接班人的重要保障。要把统筹推进大中小学思政课一体化建设作为一项重要工程，推动思政课建设内涵式发展。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》指出，统筹大中小学
文章主要围绕新经济背景下的高职院校工商管理专业课程教学改革这一核心问题展开研究，结合我国国情、工商管理专业现状和学生代际特征，分析了高职院校工商管理专业教学的现状，探究新经济背景下工商管理专业教学改革的内在机理，旨在为适应经济社会的新需求提供教学改革的新方法，帮助高职院校培养更多与新经济时代市场需求相适应的高素质人才。
在2018年下半年国家号召大力发展普惠金融之后,国家、省、市各级政府机构不断出台发展普惠金融的政策。同时,在全球疫情持续蔓延、我国国际国内双循环新发展格局的大背景之下,我国小微企业经营普遍面临较大冲击,银行致力于在风险可控的前提下服务普惠金融信贷客户,满足普惠金融信贷客户融资需求,并从业务发展中获取合理利润,推动普惠金融公司信贷业务持续健康发展。C银行作为国有大型商业银行,在政府发展普惠金融的政策
面条是我国传统的主食之一,其食用历史非常悠久。目前,随着“健康中国2030”规划纲要的提出,追求健康已经成为一种趋势,以荞麦面条为代表的杂粮面条受到人们愈加广泛的关注。但荞麦粉中面筋蛋白含量较低,其面制品在加工中存在易断条等问题。为改善荞麦面条的加工食用品质并保持其营养特性,本文以高筋小麦和荞麦为试验材料,首先对制作面条的荞麦-小麦粉预混粉进行流变学特性研究;然后基于响应面分析法优化荞麦面条的制备
伴随着中国经济的快速增长,金融市场也在不断地完善,“超前消费”已经逐步被越来越多的消费者所接受,信用消费市场迎来黄金发展阶段。信贷业务飞速发展为银行业带来客观效益的同时,其本身的多种不可控因素也为银行业带来了诸多风险。基于此,本文梳理了国内外关于信用管理的相关理论及方法,并以SX省邮储银行为研究对象,对当前SX省邮储银行信贷部门的风控管理现状进行剖析,希望对SX省邮储银行信贷业务的健康发展提供帮助
人类社会是不断进步的,伴随而言推动社会不断进步的消费和生产也是日复一日,不能停息。在新冠肺炎疫情冲击下,国际形势日益复杂,国内稳定发展任务愈发艰难,个人消费作为国家经济发展的持久动力,是目前中国经济发展“稳中求进”、推动经济“爬坡上坎”的重要手段。为了持续促进个人消费能力不断上升,各大商业银行相继推出个人消费信用贷款业务。然而,值得注意的是,随着个人消费信用贷款业务的不断拓展,个人消费信用贷款管理
在真实的网络环境中,网络数据是动态输入的,网络行为特征随着时间的推移呈现显著变化,导致静态模型的检测性能下降。此外,随着时间的推移,大规模网络数据的输入使得积累的数据量不断增加,导致存储空间消耗较大,降低了计算效率。为了解决上述问题,本文将集成学习（Ensemble Learning）和增量学习（Incremental Learning）结合起来,提出了一种基于动态集成增量学习的入侵检测方法。本文
近年以来,受疫情及经济下行趋势影响,企业经营发展难度加大,我国商业银行在开拓和支持发展中小企业金融业务过程中信用风险、资产状况不断恶化,部分重点企业风险陆续暴露,不良贷款此消彼长,信贷资产质量下行的趋势尚未得到根本好转,分行风险贷款面临较大的处置压力。同时,政府相关金融机构及其管理层、银行等金融监管部门仍出台政策,要求国家商业银行适当增加资本投入,为中小企业提供金融服务。在以上背景下,城市商业银行
近年来国家大力实施乡村振兴战略,2021年是全面实施乡村振兴战略的开局之年,在此背景下,新型农业经营主体得以快速发展,且成为实施乡村振兴战略的重要力量。但和传统的农业经营主体相比,新型农业经营主体融资需求较大,并且融资模式更加复杂多样,其融资面临的问题更加突出。因此有必要对新型农业经营主体的融资模式进行研究。首先对新型农业经营主体融资的核心概念、主要理论和文献研究情况进行梳理,在已有研究的基础上,